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Databricks Runtime 15.1 (サポート終了)

注

この Databricks Runtime バージョンのサポートは終了しました。 サポート終了日については、「サポート終了の履歴」を参照してください。 サポートされているすべての Databricks Runtime バージョンについては、「Databricks Runtime リリース ノートのバージョンと互換性」を参照してください。

次のリリース ノートには、Apache Spark 3.5.0 で稼働する Databricks Runtime 15.1 に関する情報が記載されています。

Databricks は、2024 年 4 月にこのバージョンをリリースしました。

重大な変更

Databricks Runtime 15.0 と Databricks Runtime 15.0 for Machine Learning のサポートは、2024 年 5 月 31 日に終了しました。 15.0 で pandas ライブラリの 1.5.3 から 2.0.3 がアップグレードされたことにより、複数の Apache Spark API に破壊的変更が発生したためです。 破壊的変更の詳細については、「Pandas Python ライブラリが 1.5.3 にダウングレード」を参照してください。 この非互換性を解決するため、Databricks は Machine Learning 用の Databricks Runtime 15.1 と Databricks Runtime 15.1 をリリースしました。 これらのリリースでサポートされる機能は 15.0 リリースと同様ですが、Pandas のバージョンは 1.5.3 にダウングレードされています。

Databricks Runtime 15.0 リリースを使用する既存のクラスターまたはジョブは引き続き機能しますが、製品またはセキュリティ更新プログラムは受け取りません。 Databricks UI で Databricks Runtime 15.0 または Databricks Runtime 15.0 ML を使用する新しいコンピューティングを構成できなくなりました。 Pandas 2.0 以降を必要とする機能または API を使用していない場合、Databricks ではこれらのワークロードを Databricks Runtime 15.1 に切り替えることが推奨されます。

Pandas 2.0 以降でのみ使用できる機能または API を使用していて、このバージョンの影響を受ける関数を使用していない場合、Databricks では Databricks Runtime 15.1 に切り替えて、クラスターまたはノートブック スコープ ライブラリを使用して既定の Pandas パッケージをアップグレードすることが推奨されます。 たとえば、Databricks ノートブックの Pandas ライブラリをアップグレードするには、次のコマンドを使用します。

%pip install pandas==2.0.3

Pandas Python ライブラリが 1.5.3 にダウングレード

このリリースでは、pandas ライブラリはバージョン 2.0.3 から 1.5.3 にダウングレードします。 pandas バージョン 2.0.3 の非互換性により、Spark 関数の一部の pandas API でエラーが発生したため、このダウングレードが必要になりました。 Pandas の 2.0.3 バージョンによって影響を受ける関数を次に示します。

  • pyspark.date_range: closed パラメーターが見つからないことにより、この関数が既存のコードによって呼び出されるときにエラーが発生します。
  • GroupBy列を含むMultiIndexの機能が変更され、予期しない動作が発生します。
  • datetime の一部の DatetimeIndex 属性 (たとえば day、month、year など) は、int32 データ型の代わりに int64 データ型を返します。

PySpark spark.sql() 関数が無効な引数の型に対して失敗するようになりました

Databricks Runtime 15.1 以降では、args関数に渡される名前付きパラメーターまたは位置指定パラメーターのspark.sql() パラメーターは、ディクショナリまたはリストである必要があります。 他のオブジェクトの種類が渡されると、次のエラーが発生します: PySparkTypeError: [INVALID_TYPE] Argument `args` should not be a <arg_type>。

DBFS ルートにライブラリを格納することは望ましくなく、既定では無効になっています

Azure Databricks ワークスペース内のライブラリのセキュリティを向上させるため、Databricks Runtime 15.1 以降、ライブラリ ファイルを DBFS ルートに格納することは非推奨となり、既定では無効になっています。 Databricks では、Python ライブラリ、JAR ファイル、Spark コネクタを含むすべてのライブラリをワークスペース ファイル、Unity カタログ ボリューム、またはパッケージ リポジトリを使用してアップロードすることをお勧めします。 「ライブラリのアップロードに関する推奨事項」を参照してください。

DBFS ルートへのライブラリの格納を再度有効にするには、次の Spark 構成パラメーターを設定します: spark.databricks.driver.dbfsLibraryInstallationAllowed true。

既定の Python バージョンが 3.10 から 3.11 にアップグレードされます

Databricks Runtime 15.1 では、既定の Python バージョンは 3.11.0 です。 アップグレードされた Python ライブラリの一覧については、「 ライブラリのアップグレード」を参照してください。

JDK 11 が削除されます

既にお知らせしたとおり、Databricks Runtime 15.1 以降 JDK 11 が削除されます。 Databricks では、Databricks Runtime 15.1 以降にアップグレードする場合、JDK 17 へのアップグレードをお勧めしています。 「Databricks SDK for Java」を参照してください。

Python REPL が正常に終了するようになりました

Databricks Runtime 15.1 では、ノートブックの Python REPL プロセスが終了時に正常に終了するようになりました。 これにより、すべてのatexit フックが適用されます。 たとえば、複数の Python ノートブック タスクを含むワークフローでは、最初のタスクに登録された atexit フックは、2 番目の Python ノートブック タスクが行われる前に実行されます。

新機能と機能強化

WHERE 句で * (スター) 句がサポートされるようになりました

これで、* 句のスター (WHERE) 句を使用して、SELECTリストのすべての列を参照できるようになりました。 たとえば、「 SELECT * FROM VALUES(1, 2) AS T(a1, a2) WHERE 1 IN(T.*) 」のように入力します。

spark.sql.json.enablePartialResults 構成が既定で有効になりました

Spark 構成 spark.sql.json.enablePartialResults が既定で有効になりました。これにより、残りのフィールドを削除することなく、JSON パーサーが構造体、マップ、配列などの複合型の解析エラーを正しく処理できるようになりました。 この変更により、列の排除を使用した JSON データ ソースの整合性の問題が修正されます。

クラスター ライブラリで requirements.txt ファイルがサポートされるようになりました

ワークスペース ファイルまたは Unity カタログ ボリュームに格納されている requirements.txt ファイルを使用して、クラスター ライブラリをインストールできるようになりました。 専用および標準アクセス モードのクラスターでは、requirements.txt ファイルは他のファイルを参照できます。 非分離共有アクセス モード クラスターでは、PyPI パッケージのみがサポートされます。 「コンピューティング範囲ライブラリ」を参照してください。

Databricks CLI をウェブ ターミナルで使用できるようになりました

ノートブックのウェブ ターミナルから Databricks CLI を使用できるようになりました。 ノートブックは、専用 または 非隔離共有 アクセスモードでクラスターに接続する必要があります。 詳細については、「ウェブ ターミナルと Databricks CLI を使用する」を参照してください。

クラスター構成に既定の Python リポジトリを追加する

Databricks Runtime 15.1 以降では、クラスターの構成時またはクラスター ポリシーの定義時に、クラスターおよびノートブック スコープライブラリのインストール用にグローバル pip index-url および extra-index-url パラメーターを構成できます。 これを行うには、環境変数を DATABRICKS_PIP_INDEX_URL および DATABRICKS_PIP_EXTRA_INDEX_URL設定します。

標準クラスターで使用可能な Web ターミナル

Databricks Runtime 15.1 以降では、 Standard アクセス モードのクラスターで Web ターミナルを使用できます。

資格情報パススルーと Hive メタストア テーブルのアクセス制御は非推奨になりました

資格情報パススルー と Hive メタストア テーブルのアクセス制御 は、従来のデータ ガバナンス モデルです。 アカウントの複数のワークスペースに対するデータ アクセスを 1 か所で管理および監査することでデータのセキュリティとガバナンスを簡素化するには、Unity Catalog にアップグレードします。 「Unity Catalog とは」を参照してください。

資格情報パススルーと Hive メタストア テーブルのアクセス制御のサポートは、今後の DBR バージョンで削除される予定です。

ライブラリのアップグレード

  • アップグレードした Python ライブラリ:
    • ブラック (22.6.0 から 23.3.0 へ)
    • boto3 (1.24.28 から 1.34.39 へ)
    • botocore (1.27.96 から 1.34.39 へ)
    • certifi が 2022.12.7 から 2023.7.22 へ
    • cryptography 39.0.1 ~ 41.0.3
    • databricks-sdk 0.1.6 ~ 0.20.0
    • distlib (0.3.7 から 0.3.8 へ)
    • googleapis-common-protos 1.62.0 ~ 1.63.0
    • grpcio 1.48.2 ~ 1.60.0
    • grpcio-status 1.48.1 ~ 1.60.0
    • importlib-metadata 4.6.4 ~ 6.0.0
    • ipykernel (6.25.0 から 6.25.1 へ)
    • ipython (8.14.0 から 8.15.0 へ)
    • ipywidgets (7.7.2 から 8.0.4 へ)
    • jupyter_core 5.2.0 ~ 5.3.0
    • jupyterlab-widgets 1.0.0 ~ 3.0.5
    • matplotlib (3.7.0 から 3.7.2 へ)
    • pip が 22.3.1 から 23.2.1 へ
    • platformdirs (2.5.2 から 3.10.0 へ)
    • protobuf (4.24.0 から 4.24.1 へ)
    • pyarrow が 8.0.0 から 14.0.1 へ
    • Pygments (2.11.2 から 2.15.1 へ)
    • pyodbc (4.0.32 から 4.0.38 へ)
    • requests (2.28.1 から 2.31.0 へ)
    • s3transfer (0.6.2 から 0.10.0 へ)
    • scikit-learn (1.1.1 から 1.3.0 へ)
    • scipy (1.10.0 から 1.11.1 へ)
    • setuptools (65.6.3 から 68.0.0 へ)
    • statsmodels (0.13.5 から 0.14.0 へ)
    • tenacity 8.1.0 ~ 8.2.2
    • tornado が 6.1 から 6.3.2 へ
    • typing_extensions (4.4.0 から 4.7.1 へ)
    • urllib3 (1.26.14 から 1.26.16 へ)
    • virtualenv が 20.16.7 から 20.24.2 へ
    • widgetsnbextension (3.6.1 から 4.0.5 へ)
    • zipp 1.0.0 ~ 3.11.0
  • アップグレードした R ライブラリ:
    • arrow 12.0.1 ~ 14.0.0.2
    • askpass 1.1 ~ 1.2.0
    • base (4.3.1 から 4.3.2 へ)
    • brew (1.0-8 から 1.0-10 へ)
    • brio (1.1.3 から 1.1.4 へ)
    • bslib (0.5.0 から 0.6.1 へ)
    • cli (3.6.1 から 3.6.2 へ)
    • commonmark (1.9.0 から 1.9.1 へ)
    • compiler (4.3.1 から 4.3.2 へ)
    • config 0.3.1 ~ 0.3.2
    • cpp11 (0.4.4 から 0.4.7 へ)
    • 1.3.2 から 2.0.1 までの資格情報
    • curl (5.0.1 から 5.2.0 へ)
    • data.table バージョン1.14.8から1.15.0への移行
    • datasets (4.3.1 から 4.3.2 へ)
    • DBI (1.1.3 から 1.2.1 へ)
    • dbplyr (2.3.3 から 2.4.0)
    • desc (1.4.2 から 1.4.3 へ)
    • digest (0.6.33 から 0.6.34 へ)
    • dplyr (1.1.2 から 1.1.4 へ)
    • e1071 (1.7-13 から 1.7-14 へ)
    • evaluate (0.21 から 0.23 へ)
    • fansi (1.0.4 から 1.0.6 へ)
    • fontawesome (0.5.1 から 0.5.2 へ)
    • fs (1.6.2 から 1.6.3 へ)
    • future (1.33.0 から 1.33.1 へ)
    • future.apply (1.11.0 から 1.11.1 へ)
    • gargle (1.5.1 から 1.5.2 へ)
    • gert (1.9.2 から 2.0.1 へ)
    • ggplot2 (3.4.2 から 3.4.4)
    • glmnet (4.1-7 から 4.1-8 へ)
    • glue (1.6.2 から 1.7.0 へ)
    • graphics (4.3.1 から 4.3.2 へ)
    • grDevices (4.3.1 から 4.3.2 へ)
    • grid (4.3.1 から 4.3.2 へ)
    • globals (0.3.3 から 0.3.4 へ)
    • hardhat (1.3.0 から 1.3.1 へ)
    • haven (2.5.3 から 2.5.4 へ)
    • htmltools (0.5.5 から 0.5.7 へ)
    • htmlwidgets 1.6.2 ~ 1.6.4
    • httpuv (1.6.11 から 1.6.14 へ)
    • httr (1.4.6 から 1.4.7 へ)
    • httr2 0.2.3 ~ 1.0.0
    • jsonlite (1.8.7 から 1.8.8 へ)
    • knitr (1.43 から 1.45 へ)
    • labeling 0.4.2 ~ 0.4.3
    • later (1.3.1 から 1.3.2 へ)
    • lava (1.7.2.1 から 1.7.3 へ)
    • lifecycle (1.0.3 から 1.0.4 へ)
    • listenv 0.9.0 ~ 0.9.1
    • lubridate (1.9.2 から 1.9.3 へ)
    • markdown (1.7 から 1.12 へ)
    • methods (4.3.1 から 4.3.2 へ)
    • openssl (2.0.6 から 2.1.1 へ)
    • parallel (4.3.1 から 4.3.2 へ)
    • pkgbuild (1.4.2 から 1.4.3 へ)
    • pkgload (1.3.2.1 から 1.3.4 へ)
    • plyr (1.8.8 から 1.8.9 へ)
    • prettyunits 1.1.1 ~ 1.2.0
    • pROC 1.18.4 ~ 1.18.5
    • processx (3.8.2 から 3.8.3 へ)
    • prodlim 2023.03.31 ~ 2023.08.28
    • progress 1.2.2 ~ 1.2.3
    • progressr (0.13.0 から 0.14.0 へ)
    • promises (1.2.0.1 から 1.2.1 へ)
    • ps (1.7.5 から 1.7.6 へ)
    • purrr (1.0.1 から 1.0.2 へ)
    • ragg (1.2.5 から 1.2.7 へ)
    • Rcpp (1.0.11 から 1.0.12 へ)
    • RcppEigen (0.3.3.9.3 から 0.3.3.9.4 へ)
    • readr (2.1.4 から 2.1.5 へ)
    • recipes (1.0.6 から 1.0.9 へ)
    • rematch 1.0.1 ~ 2.0.0
    • remotes (2.4.2 から 2.4.2.1 へ)
    • reprex (2.0.2 から 2.1.0 へ)
    • rlang (1.1.1 から 1.1.3 へ)
    • rmarkdown (2.23 から 2.25 へ)
    • RODBC 1.3-20 ~ 1.3-23
    • roxygen2 (7.2.3 から 7.3.1 へ)
    • rprojroot (2.0.3 から 2.0.4 へ)
    • Rserve (1.8-11 から 1.8-13 へ)
    • RSQLite (2.3.1 から 2.3.5 へ)
    • sass (0.4.6 から 0.4.8 へ)
    • scales (1.2.1 から 1.3.0 へ)
    • shiny (1.7.4.1 から 1.8.0 へ)
    • sparklyr (1.8.1 から 1.8.4 へ)
    • splines (4.3.1 から 4.3.2 へ)
    • stats (4.3.1 から 4.3.2 へ)
    • stats4 (4.3.1 から 4.3.2 へ)
    • stringi (1.7.12 から 1.8.3 へ)
    • stringr (1.5.0 から 1.5.1 へ)
    • systemfonts (1.0.4 から 1.0.5 へ)
    • tcltk (4.3.1 から 4.3.2 へ)
    • testthat (3.1.10 から 3.2.1 へ)
    • textshaping 0.3.6 ~ 0.3.7
    • tidyr (1.3.0 から 1.3.1 へ)
    • timechange 0.2.0 ~ 0.3.0
    • timeDate (4022.108 から 4032.109 へ)
    • tinytex (0.45 から 0.49 へ)
    • tools (4.3.1 から 4.3.2 へ)
    • utf8 1.2.3 ~ 1.2.4
    • utils (4.3.1 から 4.3.2 へ)
    • uuid (1.1-0 から 1.2-0 へ)
    • vctrs (0.6.3 から 0.6.5 へ)
    • vroom (1.6.3 から 1.6.5 へ)
    • waldo (0.5.1 から 0.5.2 へ)
    • withr (2.5.0 から 3.0.0 へ)
    • xfun (0.39 から 0.41 へ)
    • xml2 (1.3.5 から 1.3.6 へ)
    • yaml (2.3.7 から 2.3.8 へ)
    • zip (2.3.0 から 2.3.1 へ)
  • アップグレードした Java ライブラリ:
    • com.fasterxml.jackson.datatype.jackson-datatype-jsr310 (2.15.1 から 2.16.0 へ)
    • com.google.flatbuffers.flatbuffers-java 1.12.0 ~ 23.5.26
    • com.typesafe.config 1.2.1~ 1.4.3
    • org.apache.ant.ant 1.9.16 ~ 1.10.11
    • org.apache.ant.ant-jsch 1.9.16 ~ 1.10.11
    • org.apache.ant.ant-launcher 1.9.16 ~ 1.10.11
    • org.apache.arrow.arrow-format (12.0.1 から 15.0.0 へ)
    • org.apache.arrow.arrow-memory-core (12.0.1 から 15.0.0 へ)
    • org.apache.arrow.arrow-memory-netty (12.0.1 から 15.0.0 へ)
    • org.apache.arrow.arrow-vector (12.0.1 から 15.0.0 へ)
    • org.apache.avro.avro 1.11.2 ~ 1.11.3
    • org.apache.avro.avro-ipc 1.11.2 ~ 1.11.3
    • org.apache.avro.avro-mapred 1.11.2 ~ 1.11.3
    • org.apache.logging.log4j.log4j-1.2-api 2.20.0 ~ 2.22.1
    • org.apache.logging.log4j.log4j-api 2.20.0 ~ 2.22.1
    • org.apache.logging.log4j.log4j-core 2.20.0 ~ 2.22.1
    • org.apache.logging.log4j.log4j-slf4j2-impl 2.20.0 ~ 2.22.1
    • org.postgresql.postgresql (42.6.0 から 42.6.1 へ)

Apache Spark

Databricks Runtime 15.1 には、Apache Spark 3.5.0 が含まれています。 このリリースには、Databricks Runtime 14.3 LTS に含まれるすべての Spark の修正プログラムおよび機能強化と、Spark に対して行われた次の追加のバグ修正と機能強化が含まれています。

  • [SPARK-45527] [DBRRM-805][es-1073714] 元に戻す "[SC-151626][core] 分数を使用してリソース計算を行う"
  • [SPARK-47102] [DBRRM-803][sc-158253][SQL] COLLATION_ENABLED 構成フラグを追加する
  • [SPARK-46973] [SC-158140][dbrrm-777][SQL] テーブルが V1 テーブル キャッシュにあるときに V2 テーブルの参照をスキップする
  • [SPARK-46808] [SC-154113][python] 自動並べ替え関数を使用して Python のエラー クラスを絞り込む
  • [SPARK-47251] [SC-158291][python] args コマンドのsql引数から無効な型をブロックする
  • [SPARK-47251] [SC-158121][python] args コマンドのsql引数から無効な型をブロックする
  • [SPARK-47108] [SC-157204][core] を CLI で明示的にに設定する
  • [SPARK-45599] [SC-157537][core] OpenHashSet でオブジェクトの等価性を使用する
  • [SPARK-47099] [SC-157352][sql] ordinalNumber を使用してエラー クラスの paramIndex の値を均一に設定する UNEXPECTED_INPUT_TYPE
  • [SPARK-46558] [SC-151363][connect] ヘルパー関数を抽出して、MessageParametersからErrorParamsを取得する重複するコードを排除するGrpcExceptionConverter
  • [SPARK-43117] [SC-156177][connect] ProtoUtils.abbreviate が繰り返しフィールドをサポートするようにする
  • [SPARK-46342] [SC-150283][sql] IllegalStateException を sql の SparkException.internalError に置き換える
  • [SPARK-47123] [SC-157412][core] JDBCRDD が getQueryOutputSchema のエラーを正しく処理しない
  • [SPARK-47189] [SC-157667][sql] 列のエラーメッセージ名とテキストを調整する
  • [SPARK-45789] [SC-157101][sql] クラスタリング列のサポート DESCRIBE TABLE
  • [SPARK-43256] [SC-157699][sql] エラー クラスの削除 _LEGACY_ERROR_TEMP_2021
  • [SPARK-47201] [SC-157782][python][CONNECT] sameSemantics は入力の種類をチェックします
  • [SPARK-47183] [SC-157660][python] エラー クラスの修正 sameSemantics
  • [SPARK-47179] [SC-157663][sql] デバッグ性を向上させるために SparkThrowableSuite からのエラー メッセージを改善する
  • [SPARK-46965] [SC-155791][core] logType の Utils.getLog を確認する
  • [SPARK-46832] [SC-156774][sql] 照合と照合順序式の導入
  • [SPARK-46946] [SC-155721][sql] DynamicPruning での複数のフィルター キーのブロードキャストのサポート
  • [SPARK-47079] [VARIANT-22][sc-157598][PYTHON][sql][CONNECT] バリアント型情報を PySpark に追加する
  • [SPARK-47101] [SC-157360][sql] 最上位の列名でコンマを使用できるようにし、入れ子型定義のチェックを削除する HiveExternalCatalog.verifyDataSchema
  • [SPARK-47173] [SC-157571][ss][UI] ストリーミング UI の説明の入力ミスを修正する
  • [SPARK-47113] [SC-157348][core] SPARK-35878 の S3A エンドポイント修正ロジックを元に戻す
  • [SPARK-47130] [SC-157462][core] listStatus を使用してドライバー ログをクリーニングするときにブロックの場所情報をバイパスする
  • [SPARK-43259] [SC-157368][sql] エラー クラスに名前を割り当てる_LEGACY_ERROR_TEMP_2024
  • [SPARK-47104] [SC-157355][sql] TakeOrderedAndProjectExec は安全でないプロジェクションを初期化する必要があります
  • [SPARK-47137] [SC-157463][python][CONNECT] Scala との機能パリティのために spark.conf に getAll を追加する
  • [SPARK-46924] [SC-154905][core] ログ UI のLoad NewMaster/HistoryServerボタンの不具合を修正
  • [SPARK-47069] [SC-157370][python][CONNECT] SparkSession ベースのプロファイリングの spark.profile.show/dump を導入
  • [SPARK-46812] [SC-157075][sql][PYTHON] mapInPandas/mapInArrow がResourceProfileをサポートできるようにする
  • [SPARK-46833] [SC-155866][sql] 照合順序 - サポートされている照合順序の比較規則とハッシュ規則を提供する CollationFactory の概要
  • [SPARK-47057] [SC-157036][python] MyPy データ テストを再有効化する
  • [SPARK-46934] [SC-157084][sql] 特殊文字を含む構造体型に対する HMS を用いた読み取り/書き込みのラウンドトリップ
  • [SPARK-46727] [SC-153472][sql] エラー クラスにおける JDBC 方言への classifyException() のポート
  • [SPARK-46964] [SC-155740][sql] hllInvalidLgK クエリ実行エラーのシグネチャを 4 番目の引数として整数に変更する
  • [SPARK-46949] [SC-155719][sql] ResolveDefaultColumns による CHAR/VARCHAR のサポート
  • [SPARK-46972] [SC-155888][sql] V2SessionCatalog.createTable での char/varchar の非対称置換を修正
  • [SPARK-47014] [SC-156778][python][CONNECT] SparkSession の dumpPerfProfiles と dumpMemoryProfiles メソッドを実装する
  • [SPARK-46689] [SC-156221][spark-46690][PYTHON][connect] グループ/共同グループ applyInPandas/applyInArrow での v2 プロファイリングのサポート
  • [SPARK-47040] [SC-156773][connect] Spark Connect サーバー スクリプトの待機を許可する
  • [SPARK-46688] [SC-156113][spark-46691][PYTHON][connect] 集計 Pandas UDF での v2 プロファイリングのサポート
  • [SPARK-47004] [SC-156499][connect] ClientStreamingQuerySuite にテストを追加し、Scala クライアントのテスト カバレッジを増やしました
  • [SPARK-46994] [SC-156169][python] Python データ ソースのストリーミング書き込みをサポートするための準備として PythonWrite をリファクタリングする
  • [SPARK-46979] [SC-156587][ss] RocksDB ステート ストア プロバイダーの各 col ファミリに対して、キーと値のエンコーダーを個別に指定するためのサポートを追加しました
  • [SPARK-46960] [SC-155940][ss] TransformWithState 演算子を使用した複数の入力ストリームのテスト
  • [SPARK-46966] [SC-156112][python] 選択する入力テーブル列のサブセットを示す "analyze" メソッド用の UDTF API を追加する
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  • [SPARK-46823] [SC-154276][connect][PYTHON] LocalDataToArrowConversion が null 許容を確認する必要がある
  • [SPARK-46787] [SC-154404][connect] 関数は無効な入力に対してbloomFilterをスローすべきです。
  • [SPARK-46779] [SC-154045][sql] 同じキャッシュされたプランの InMemoryRelation インスタンスは、意味的に同等である必要があります
  • [SPARK-45827] [SC-153973] バリアント列でのパーティション分割を禁止する
  • [SPARK-46797] [SC-154085][core] spark.deploy.spreadOut の名前を spark.deploy.spreadOutApps に変更する
  • [SPARK-46094] [SC-153421] Executor JVM プロファイルをサポートする
  • [SPARK-46746] [SC-153557][sql][AVRO] コーデック拡張子を avro データソース ファイルにアタッチする
  • [SPARK-46698] [SC-153288][core] ConsoleProgressBar のタイマーを単一スレッドのスケジュールされた Executor に置き換えます。
  • [SPARK-46629] [SC-153835] null 値の許容とコメントを受け取らない STRUCT 型 DDL を修正する
  • [SPARK-46750] [SC-153772][connect][PYTHON] DataFrame API コードのクリーンアップ
  • [SPARK-46769] [SC-153979][sql] タイムスタンプ関連のスキーマ推論を調整する
  • [SPARK-46765] [SC-153904][python][CONNECT] shuffle のデータ型を指定する seed
  • [SPARK-46579] [SC-151481][sql] エラーとログの JDBC URL を編集する
  • [SPARK-46686] [SC-153875][python][CONNECT] SparkSession ベースの Python UDF プロファイラーの基本的なサポート
  • [SPARK-46748] “[SC-153800][core] の取り消し *slav**.sh scri を削除する…
  • [SPARK-46707] [SC-153833][sql] 述語のプッシュダウンを改善するために式にスロー可能なフィールドを追加
  • [SPARK-46519] [SC-151278][sql] error-classes.json ファイルから未使用のエラー クラスをクリアする
  • [SPARK-46677] [SC-153426][sql][CONNECT] dataframe["*"] 解決を修正
  • [SPARK-46317] [SC-150184][python][CONNECT] SparkSession での軽微な動作を完全なテスト対象範囲で一致させる
  • [SPARK-46748] [SC-153800][core] *slav**.sh スクリプトを削除する
  • [SPARK-46663] [SC-153490][python] 反復子を持つ pandas UDF のメモリ プロファイラーを無効にする
  • [SPARK-46410] [SC-150776][sql] エラー クラス/サブクラスを JdbcUtils.classifyException に割り当てる
  • [SPARK-46277] [SC-150126][python] 設定されている構成でスタートアップ URL を検証する
  • [SPARK-46612] [SC-153536][sql] jdbc ドライバーから取得した配列型文字列を変換しない
  • [SPARK-46254] [SC-149788][python] 古い Python 3.8/3.7 バージョン チェックを削除する
  • [SPARK-46490] [SC-151335][sql] SparkThrowable サブクラスでエラー クラスが必要
  • [SPARK-46383] [SC-153274][sc-147443][WARMFIX] の有効期間を短縮してドライバー ヒープの使用量を減らす TaskInfo.accumulables()
  • [SPARK-46541] [SC-153109][sql][CONNECT] 自己結合のあいまいな列参照を修正する
  • [SPARK-46381] [SC-150495][sql] AnalysisException のサブクラスをエラー クラスに移行する
  • [SPARK-46351] [SC-150335][sql] でエラー クラスを要求する AnalysisException
  • [SPARK-46220] [SC-149689][sql] で文字セットを制限する decode()
  • [SPARK-46369] [SC-150340][core] kill内のRELAUNCHINGドライバーからMasterPageリンクを削除する
  • [SPARK-46052] [SC-153284][コア] 関数 TaskScheduler.killAllTaskAttempts を削除
  • [SPARK-46536] [SC-153164][sql] GROUP BY calendar_interval_type をサポートする
  • [SPARK-46675] [SC-153209][sql] ParquetReadSupport で未使用の inferTimestampNTZ を削除する
  • [SPARK-46717] [SC-153423][core] 終了操作による ReloadingX509TrustManager の簡略化は割り込みスレッドのみに依存します。
  • [SPARK-46722] [SC-153438][connect] Spark Connect の StreamingQueryListener の下位互換性チェックに関するテストを追加する (Scala/PySpark)
  • [SPARK-46187] [SC-149580][sql] の codegen と 非codegen 実装を一致させる StringDecode
  • [SPARK-46258] [SC-149799][core] RocksDBPersistenceEngine を追加する
  • [SPARK-46216] [SC-149676][core] 圧縮をサポートするように FileSystemPersistenceEngine を改善する
  • [SPARK-46189] [SC-149567][ps][SQL] さまざまな Pandas 集計関数で同じ型の比較と算術演算を実行して、解釈モード エラーを回避する
  • [SPARK-46184] [SC-149563][core][SQL][connect][MLLIB] Option.isDefined を Option.isEmpty に置き換えてスタックの深さを減らす
  • [SPARK-46700] [SC-153329][core] シャッフル ディスク スピルバイト数のメトリクスの最後のスピルをカウントする
  • [SPARK-45642] [SC-150286][core][SQL] 修正 FileSystem.isFile & FileSystem.isDirectory is deprecated
  • [SPARK-46640] [SC-153272][sql] サブクエリ属性を除外して RemoveRedundantAlias を修正する
  • [SPARK-46681] [SC-153287][core] ExecutorFailureTracker#maxNumExecutorFailuresが構成されているときにdefaultMaxNumExecutorFailuresを計算しないようにMAX_EXECUTOR_FAILURESをリファクタリングする
  • [SPARK-46695] [SC-153289][sql][HIVE] 常に hive.execution.engine を mr に設定する
  • [SPARK-46325] [SC-150228][connect] で WrappedCloseableIterator を構築するときに不要なオーバーライド関数を削除する ResponseValidator#wrapIterator
  • [SPARK-46232] [SC-149699][python] 残りのすべての ValueError を PySpark エラー フレームワークに移行します。
  • [SPARK-46547] [SC-153174][ss] メンテナンス スレッドとストリーミング集計演算子の間のデッドロックを回避するために、メンテナンス タスクで致命的でない例外を飲み込む
  • [SPARK-46169] [SC-149373][ps] DataFrame API から不足しているパラメーターに適切な JIRA 番号を割り当てます。
  • [SPARK-45857] [SC-148096][sql] のサブクラスでエラー クラスを適用する AnalysisException

Databricks ODBC/JDBC ドライバーのサポート

Databricks では、過去 2 年間にリリースされた ODBC/JDBC ドライバーがサポートされています。 最近リリースされたドライバーをダウンロードしてアップグレードしてください (ODBC のダウンロード、JDBC のダウンロード)。

メンテナンスの更新

Databricks Runtime 15.1 のメンテナンス更新プログラムに関するページを参照してください。

システム環境

  • オペレーティング システム: Ubuntu 22.04.4 LTS
  • Java: Zulu 8.74.0.17-CA-linux64
  • Scala: 2.12.15
  • Python: 3.11.0
  • R: 4.3.2
  • Delta Lake: 3.1.0

インストールされている Python ライブラリ

ライブラリ バージョン ライブラリ バージョン ライブラリ バージョン
アストトークン 2.0.5 astunparse 1.6.3 azure-core (アジュール コア) 1.30.1
アジュール・ストレージ・ブロブ 12.19.1 azure-storage-file-datalake（アジュールストレージファイルデータレイク） 12.14.0 backcall 0.2.0
黒い 23.3.0 ウインカー 1.4 boto3 1.34.39
botocore 1.34.39 キャッシュツールズ (cachetools) 5.3.3 サーティフィ 2023.7.22
cffi 1.15.1 チャーデット 4.0.0 charset-normalizer (文字コード正規化ツール) 2.0.4
click 8.0.4 クラウドピックル 2.2.1 comm 0.1.2
コンツアーピー 1.0.5 暗号 41.0.3 サイクリスト 0.11.0
Cython 0.29.32 databricks-sdk（データブリックスSDK） 0.20.0 dbus-python 1.2.18
debugpy 1.6.7 デコレータ 5.1.1 distlib 0.3.8
入口点 0.4 実行中 0.8.3 facets-overview 1.1.1
ファイルロック 3.13.1 fonttools（フォントツールズ） 4.25.0 ギットディービー 4.0.11
GitPython 3.1.42 google-api-core 2.17.1 google-auth（Google認証） 2.28.2
グーグルクラウドコア 2.4.1 Googleクラウドストレージ 2.15.0 google-crc32c 1.5.0
google-resumable-media（Googleの継続可能なメディアライブラリ） 2.7.0 Google API 共通プロトコル (googleapis-common-protos) 1.63.0 grpcio 1.60.0
grpcio-status 1.60.0 httplib2 0.20.2 idna 3.4
importlib-metadata 6.0.0 ipyflow-core 0.0.198 ipykernel 6.25.1
ipython 8.15.0 ipywidgets (インタラクティブウィジェット) 8.0.4 アイソデート 0.6.1
ジェダイ 0.18.1 ジープニー 0.7.1 jmespath 0.10.0
「joblib」 1.2.0 jupyter_client 7.4.9 jupyter_core（ジュピター・コア） 5.3.0
jupyterlab ウィジェット 3.0.5 keyring 23.5.0 キウィソルバー 1.4.4
launchpadlib 1.10.16 lazr.restfulclient 0.14.4 lazr.uri 1.0.6
matplotlib 3.7.2 matplotlib-inline 0.1.6 mlflow-skinny 2.11.1
more-itertools 8.10.0 mypy-extensions (マイパイ拡張機能) 0.4.3 nest-asyncio（ネスト・アサインキオ） 1.5.6
NumPy (数値計算ライブラリ) 1.23.5 oauthlib 3.2.0 パッケージング 23.2
パンダ 1.5.3 パルソ 0.8.3 pathspec 0.10.3
patsy 0.5.3 pexpect 4.8.0 ピクルシェア 0.7.5
枕 9.4.0 pip 23.2.1 プラットフォームディレクトリ 3.10.0
plotly 5.9.0 prompt-toolkit（プロンプトツールキット） 3.0.36 プロトバフ 4.24.1
psutil 5.9.0 psycopg2 2.9.3 ptyprocess 0.7.0
pure-eval (ピュア・イヴァル) 0.2.2 pyarrow (パイアロー) 14.0.1 pyasn1 0.4.8
pyasn1-modules 0.2.8 ピッコロ 0.0.52 pycparser（パイシーパーサー） 2.21
pydantic 1.10.6 Pygments 2.15.1 PyGObject 3.42.1
PyJWT 2.3.0 pyodbc 4.0.38 パイパーシング (Pyparsing) 3.0.9
python-dateutil (Python用の日付処理ライブラリ) 2.8.2 python-lsp-jsonrpc 1.1.1 pytz 2022年7月
PyYAML 6.0 pyzmq 23.2.0 リクエスト 2.31.0
RSA（アールエスエー） 4.9 s3transfer 0.10.0 scikit-learn（サイキット・ラーン） 1.3.0
scipy 1.11.1 seaborn（シーボーン） 0.12.2 SecretStorage 3.3.1
setuptools（セットアップツール） 68.0.0 6 1.16.0 smmap 5.0.1
sqlparse 0.4.4 ssh-import-id 5.11 スタックデータ 0.2.0
statsmodels（スタッツモデルズ） 0.14.0 粘り強さ 8.2.2 threadpoolctl 2.2.0
tokenize-rt 4.2.1 竜巻 6.3.2 traitlets（トレイトレット） 5.7.1
タイピングエクステンションズ (typing_extensions) 4.7.1 tzdata 2022年1月 ujson 5.4.0
unattended-upgrades 0.1 urllib3 1.26.16 virtualenv 20.24.2
wadllib 1.3.6 wcwidth（文字の幅を測定するプログラム関数） 0.2.5 ホイール 0.38.4
widgetsnbextension 4.0.5 ジップ 3.11.0

インストールされている R ライブラリ

R ライブラリは、2023-02-10 の Posit パッケージ マネージャー CRAN スナップショットからインストールされます。

ライブラリ バージョン ライブラリ バージョン ライブラリ バージョン
矢印 14.0.0.2 アスクパス 1.2.0 assertthat 0.2.1
backports 1.4.1 ベース 4.3.2 base64enc 0.1-3
bigD 0.2.0 bit 4.0.5 ビット64 4.0.5
bitops 1.0-7 BLOB 1.2.4 boot 1.3-28
brew 1.0-10 brio 1.1.4 broom 1.0.5
bslib 0.6.1 キャシェム 1.0.8 コールアール 3.7.3
キャレット 6.0-94 セルレンジャー (cellranger) 1.1.0 chron 2.3-61
クラス 7.3-22 cli 3.6.2 clipr 0.8.0
clock 0.7.0 クラスタ 2.1.4 コードツール 0.2-19
colorspace 2.1-0 コモンマーク 1.9.1 コンパイラ 4.3.2
config 0.3.2 葛藤している 1.2.0 cpp11 0.4.7
クレヨン 1.5.2 認証情報 2.0.1 curl 5.2.0
データテーブル (data.table) 1.15.0 データセット 4.3.2 DBI 1.2.1
dbplyr 2.4.0 desc 1.4.3 開発ツール 2.4.5
ダイアグラム 1.6.5 diffobj 0.3.5 ダイジェスト 0.6.34
downlit 0.4.3 dplyr 1.1.4 dtplyr 1.3.1
e1071 1.7-14 省略記号 0.3.2 evaluate 0.23
ファンシ 1.0.6 farver 2.1.1 fastmap (ファストマップ) 1.1.1
fontawesome (フォントオーサム) 0.5.2 フォーキャッツ 1.0.0 foreach 1.5.2
foreign 0.8〜85 鍛冶場 0.2.0 fs 1.6.3
未来 1.33.1 future.apply（将来の機能を適用するためのプログラミング関数） 1.11.1 gargle 1.5.2
ジェネリック 0.1.3 ゲルト 2.0.1 ggplot2 3.4.4
gh 1.4.0 git2r 0.33.0 gitcreds 0.1.2
glmnet(英語) 4.1-8 globals 0.16.2 接着剤 1.7.0
googledrive 2.1.1 googlesheets4 1.1.1 gower 1.0.1
グラフィックス 4.3.2 grDevices 4.3.2 グリッド 4.3.2
gridExtra 2.3 gsubfn 0.7 gt 0.10.1
gtable 0.3.4 hardhat 1.3.1 安らぎの場 2.5.4
highr 0.10 エイチ・エム・エス 1.1.3 HTMLツール 0.5.7
HTMLウィジェット 1.6.4 httpuv 1.6.14 httr 1.4.7
httr2 1.0.0 ids 1.0.1 ini 0.3.1
アイプレッド 0.9-14 アイソバンド 0.2.7 iterators 1.0.14
jquerylib 0.1.4 jsonlite 1.8.8 ジュージージュース 0.1.0
カーンスムース 2.23-21 knitr 1.45 ラベリング 0.4.3
あとで 1.3.2 lattice 0.21-8 溶岩 1.7.3
ライフサイクル 1.0.4 listenv 0.9.1 ルブリデート 1.9.3
Magrittr 2.0.3 markdown 1.12 MASS 7.3-60
マトリックス 1.5-4.1 memoise 2.0.1 methods 4.3.2
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インストールされている Java ライブラリと Scala ライブラリ (Scala 2.12 クラスター バージョン)

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com.amazonaws aws-java-sdk-workspacesとはAWSのワークスペースを管理するためのJava用SDKです。 1.12.390
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